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淘宝大卖家营销数据分析1-SPSS数据分析入门手册

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使用软件:SPSS(21)

难度等级:新手入门

视频时长:32分14秒

1.spss软件概述-SPSS数据分析入门手册

2.spss数据处理基础1-SPSS数据分析入门手册

3.spss数据处理基础2-SPSS数据分析入门手册

4.spss数据处理基础3-SPSS数据分析入门手册

6.调查统计的方式-SPSS数据分析入门手册

7.随机抽样的抽样方式-SPSS数据分析入门手册

8.数据调查方法-SPSS数据分析入门手册

9.调查问卷的设计-SPSS数据分析入门手册

10.问卷数据的录入与变量整理1-SPSS数据分析入门手册

11.问卷数据的录入与变量整理2-SPSS数据分析入门手册

12.问卷数据分析-SPSS数据分析入门手册

13.回归分析的基本概念-SPSS数据分析入门手册

14.一元回归分析-SPSS数据分析入门手册

15.多元回归分析-SPSS数据分析入门手册

16.逐步回归-SPSS数据分析入门手册

17.非线性回归-SPSS数据分析入门手册

18.综合案例-服装销量预测1-SPSS数据分析入门手册

19.综合案例-服装销量预测2-SPSS数据分析入门手册

20.综合案例-服装销量预测3-SPSS数据分析入门手册

21.哑变量的基本概念-SPSS数据分析入门手册

22.哑变量回归-SPSS数据分析入门手册

23.逻辑回归概述-SPSS数据分析入门手册

24.二元逻辑回归-SPSS数据分析入门手册

25.多项逻辑回归-SPSS数据分析入门手册

26.条件逻辑回归-SPSS数据分析入门手册

27.逻辑回归的综合案例1-SPSS数据分析入门手册

28.逻辑回归的综合案例2-SPSS数据分析入门手册

29.逻辑回归的综合案例3-SPSS数据分析入门手册

30.逻辑回归的综合案例4-SPSS数据分析入门手册

32.平稳序列的预测1-SPSS数据分析入门手册

33.平稳序列的预测2-SPSS数据分析入门手册

34.趋势序列的预测1-SPSS数据分析入门手册

35.趋势序列的预测2-SPSS数据分析入门手册

36.多成分序列的预测1-SPSS数据分析入门手册

37.多成分序列的预测2-SPSS数据分析入门手册

39.决策树模型的基本概念-SPSS数据分析入门手册

40.决策树常见算法介绍1-SPSS数据分析入门手册

41.决策树常见算法介绍2-SPSS数据分析入门手册

42.决策树过拟合问题解决方法-SPSS数据分析入门手册

43.实战案例-基于决策树的银行客户细分1-SPSS数据分析入门手册

44.实战案例-基于决策树的银行客户细分2-SPSS数据分析入门手册

45.算法的基本概念-SPSS数据分析入门手册

46.means聚类算法-SPSS数据分析入门手册

47.means模型实战-SPSS数据分析入门手册

48.系统聚类算法介绍-SPSS数据分析入门手册

49.类间距离的度量-SPSS数据分析入门手册

50.系统聚类模型实战-SPSS数据分析入门手册

51.knn近邻算法概述-SPSS数据分析入门手册

52.knn近邻算法拓展-SPSS数据分析入门手册

53.因子分析概述-SPSS数据分析入门手册

54.因子分析与主成分分析对比-SPSS数据分析入门手册

55.因子分析实战之体育成绩分析01-SPSS数据分析入门手册

56.因子分析实战之体育成绩分析02-SPSS数据分析入门手册

57.人工神经网络概述-SPSS数据分析入门手册

58.BP神经网络与RBF神经网络-SPSS数据分析入门手册

59.神经网络实战案例-SPSS数据分析入门手册

60.数据挖掘概述-SPSS数据分析入门手册

61.实战案例-消费者购买保健品动机1-SPSS数据分析入门手册

62.实战案例-消费者购买保健品动机2-SPSS数据分析入门手册

63.实战案例-消费者购买保健品动机3-SPSS数据分析入门手册

64.淘宝大卖家营销数据分析1-SPSS数据分析入门手册

65.淘宝大卖家营销数据分析2-SPSS数据分析入门手册

66.淘宝大卖家营销数据分析3-SPSS数据分析入门手册

67.淘宝大卖家营销数据分析4-SPSS数据分析入门手册

68.淘宝大卖家营销数据分析5-SPSS数据分析入门手册

69.汽车销量预测案例1-SPSS数据分析入门手册

70.汽车销量预测案例2-SPSS数据分析入门手册

71.汽车销量预测案例3-SPSS数据分析入门手册

72.住院费用影响因素挖掘1-SPSS数据分析入门手册

73.住院费用影响因素挖掘2-SPSS数据分析入门手册

74.住院费用影响因素挖掘3-SPSS数据分析入门手册

75.住院费用影响因素挖掘4-SPSS数据分析入门手册

那就开始今天的教程吧。

1、这里我们用一个【案例】来讲解一下这个故事,张三在淘宝上面,有很多年的经验,并且成功过多次的爆款,在业内有一定的名望,在淘宝上竞争越来越激烈,虽然有爆款,但是却带不来多少的利润。

2、然后我们根据这个情况,我们了解一下SPSS直销模块工具的知识点,进行一个讲解,具体如图示。

3、我们进行一个分析,可以了解到【本案例】是一个非常典型,营销需求的数据分析案例,并且针对这些内容,我们进行一个解析,具体如图示。

4、这里我们打开一个【数据集】这里准备好的了分析的数据,我们讲解一些这个面板的知识,具体如图示。

5、通过刚刚的数据表的统计,我们可以看到重要的信息,并且可以根据信息进行一个分析,分析过程中逐步深化对数据的理解。

THE END
1.营销数据分析怎么做?(营销数据分析思路)营销是企业根据目标用户的需求提供产品和服务,实现盈利的一切经营活动,关于营销数据分析,有哪些工作可做,该怎么做? 1、对谁营销-用户行为的分析 用户行为指挥着营销活动的走向,从新品开发到价格定制;从渠道管理到品牌管理。用户行为分析是营销分析的首要内容,是具有差异化的,也正是这样的差异性,要做市场细分和目标市场https://www.niaogebiji.com/article-115943-1.html
2.如何进行营销数据分析营销数据分析大多时候下就是销售数据分析,可以这样处理:整理好销售中需要关注的数据维度,将其做成可视化仪表盘,定期更新数据就行,销售数据主要包括这些维度:1、销售外勤管理 作为一个小领导,每天都要看下属的客户拜访情况,团队的成员会在协同软件上详细记录自己的拜访的情况,包括客户名称、行业和具体https://zhidao.baidu.com/question/2078138453420432988.html
3.营销数据分析.pdf营销数据分析.pdf 60页内容提供方:xingyuxiaxiang 大小:1.82 MB 字数:约3.7万字 发布时间:2019-01-30发布于山东 浏览人气:81 下载次数:仅上传者可见 收藏次数:0 需要金币:*** 金币 (10金币=人民币1元)营销数据分析.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 陈剑1 https://max.book118.com/html/2019/0130/8061001077002004.shtm
4.华扬联众营销分析数据引擎华扬联众营销分析数据引擎 华扬联众(hylink)旗下DMP的一个子系统。多种方式为广告主提供寻找潜在目标受众,多维度组合分析人群画像,结合历史投放数据指导广告精准投放。 您的浏览器不支持 video 标签http://cloud.hylink.com/index-made.html
5.销售数据分析报告(精选5篇)综上所述,通过对家具销售数据的分析,可以更好地了解市场需求和销售趋势,为公司的销售业绩提供更好的参考和指导。希望本报告对公司的销售业绩提升有所帮助。 销售数据分析报告4 随着市场的竞争日益激烈,企业需要不断地进行销售数据分析,以便更好地了解市场需求和消费者行为,从而制定更有效的营销策略和销售计划。本报告https://www.ruiwen.com/word/xiaoshoushujufenxibaogao.html
6.数据分析和市场营销有什么区别市场营销 岗位职责:1、数据报表的设计与开发;2、数据分析和数据挖掘;3、业务需求调研,并根据调研结果制定解决方案;4、编写专业研究报告;5、数据可视化设计和实现;6、参与数据分析平台和系统的建设。岗位要求:1、教育背景:本科及以上学历;2、行业经验:5-10年数据分析经验,有零售行业数据分析工作经验者优先;3、岗位经https://www.jobui.com/gangwei/pk/shujufenxi-shichangyingxiao/
7.市场营销中的数据分析方法市场营销中的数据分析方法 * > * 报告内容 原理篇客户关系管理中的数量方法 方法篇数据分析方法概论统计分析方法数据挖掘分析方法 工具篇常用数据分析工具简介 总结基本结论 * 原理篇的目的不是交代市场营销的理论,而是概括营销实践中常见的基于数量方法的管理决策问题或应用分析主题。 * > * 市场营销中的数量决策https://doc.mbalib.com/view/4d0b9608daa3d7ffe1a3bd987f29d703.html
8.推荐给营销人的11款数据分析工具,高效实用!数加是阿里云发布的一站式大数据平台,可以提供数据采集、结构化、加工到展示分析整套的一站式数据服务。可采集不同系统及物理存储的源头数据,在分布式计算平台上进行数据的深度整合、计算、挖掘,将计算的结果通过可视化的工具进行个性化的数据分析和展现,也可直观的展示分析现有云上业务系统的数据库数据。 https://www.digitaling.com/articles/23859.html
9.销售数据分析入门篇:这是我见过最完整的销售数据分析看板,直接本作品将从人、货、场三个维度,即客户维度、产品维度、区域维度(补充时间维度)对优衣库畅销款商品的销售情况进行数据分析和可视化报告展示,从而为优衣库在弄清用户行为偏好、提升商品利润以及优化店铺陈列等方面,提供营销决策的数据基础,并提出促进销售提升的建议和运营策略方案,促进店铺的销售提升。 https://www.360doc.cn/article/78825344_1126462476.html
10.销售如何做好数据分析企业经营其实简单来说就是做买卖,有了买卖自然就产生了销售数据,那怎么能让这些销售数据产生价值呢?答案就是数据分析。通过对销售数据的分析,可以帮助企业及时洞察市场动向,发现企业销售过程中的问题,调整营销战略。 但在实际分析过程中,我发现,很企业个角度解读销售数据应该如何分析在销售数据分析上存在很大的问题。很多https://www.yjbys.com/xinli/xiaoshou/742364.html
11.销售数据可以从哪些方面分析?本文说得最全!销售数据可以用于客户分析,通过对销售数据的分析,企业可以了解客户的需求和购买行为,以便针对不同的客户制定不同的营销策略,提高客户满意度和忠诚度。在客户分析中,销售数据可以帮助企业了解客户的购买行为和偏好,从而可以更好地满足客户需求,提高客户忠诚度和满意度。 https://www.fanruan.com/bw/hy-cnxfmf
12.数据分析营销分析报告.pptx通过对营销策略的分析,企业可以发现潜在的问题和机会,提高营销效果和市场占有率。详细描述营销策略分析04营销数据分析结果通过数据清洗、整合和分析,我们得出了关于用户行为、市场趋势和营销效果的全面结论。报告将详细解读这些结论,为公司的营销策略提供数据支持。本次营销数据分析主要针对公司近期的营销活动数据,包括用户https://www.renrendoc.com/paper/310493177.html
13.kaggle数据集某咖啡店的营销数据分析kaggle数据分析kaggle数据集某咖啡店的营销数据分析 因为还处于数据分析的学习阶段(野生Python学者),所以在kaggle这个网站找了两个数据集来给自己练练手。 准备工作 importpandasas pd import os import matplotlib.pyplot as plt importnumpyas np 获取数据 这里我下载了两个数据集第一个是关于咖啡的销售情况,第二个是关于Instagramhttps://blog.csdn.net/weixin_55010563/article/details/143087691
14.精准营销的需求分析报告需求分析报告能够帮助企业更好地了解自身业务需求和数据需求,明确项目目标和技术需求,为精准营销模型的开发和实施提供有力的支持和指导。需求分析报告的作用主要有以下几点: 明确项目目标:需求分析报告能够明确项目的业务目标、目标用户、应用场景等关键信息,为项目的后续开发提供指导。 https://www.cda.cn/view/204042.html
15.客户数据成为营销必备!成功关键是挖掘数据价值01 客户数据有哪些类型? 行为数据 反馈数据 02 客户数据可以发挥哪些价值? 打造完整的客户画像 精准营销,自动化触达用户 数据分析,反哺运营策略 2024必做全域营销健康度自评随着营销渠道、营销方式的多元化,线上和线下交织互融,这其中,数据作为营销活动中最具说服力的构成元素,就成为营销活动中无可争议的关注点。需要https://www.linkflowtech.com/8300.html
16.Excel数据分析实战——分析消费者性别,有效调整营销策略数据分析被广泛应用于消费行业,通过挖掘数据价值,致力于提高商品消费、做好客户服务。现在某大型商场统计了一份消费者购物数据,希望分析出有价值的销售策略,以便对商场促销员和收银员等服务人员进行培训,提高客户的购物率和消费金额。 如下图所示,数据表中统计了某段时间内,商场内消费者的性别、年龄、同行人数等数据。https://www.shangyexinzhi.com/article/11795770.html
17.神策数据大数据分析与营销科技解决方案服务商神策数据提供企业数字化运营方案与数据驱动咨询服务,赋能企业全域用户经营、全链路分析和全场景营销能力,加速企业数字化转型,实现持续增长。http://demo.sensorsdata.cn/
18.五步法,做一份优质的销售数据分析● 互联网平台自身推完了企业入驻,再推数据产品,再推营销服务,再推办公OA,再推数据中台资源…… 所有这些, 都是在我们身边真实存在,每天发生的事件。都是要真实解决的问题。 不切入到具体场景,遇到问题只会到处问“互联网数据该怎么分析?”,最后得到的答案还是万年不变的AARRR,还是杜邦分析法,还是漏斗模型——https://36kr.com/p/1443512882079622